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2．广告业给我们上的一堂课
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分析专家总是喜欢不断地衡量来衡量去。他们喜欢以检验结果是否奏效的方式来进行工作。在直销市场中，这是正确的作法。分析专家还会运行一个模型，并生成一份人员名单，然后再发电子邮件，打电话，或者用其他方式进行联系。分析后台可以准确地告诉我们业务的提升度。如果方法奏效，我们就可以着手干更多类似的事情。如果方法无效，团队会停下来转投其他方向。
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许多公司的预算大头都花在了电视、广播、报纸等大众传媒渠道上。这些媒体确实能产生影响。但是，要想非常准确地弄清楚这些媒体究竟能产生多大的影响基本上是不可能的，评估广告产生的影响是很不容易的。尝试评估电视、广播、印刷品营销能够产生多大市场提升度的方法学也是不靠谱的。更低层次采用的方法，例如店面级别的，也好不了多少。广告仍然无处不在，虽然也有一些选择是可以衡量效果的，但公司的预算还是没有转投那些地方，这是为什么？
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其中一个原因是，直销市场在谈论使得更好的精准营销能够成为现实的业务分析，没有什么会比听到这些内容更让人兴奋了。直销分析可以用统计方法识别出哪些人最有可能会响应，然后企业就能找到他们，并卖出更多的产品。当然了，销售驱动使得顾客眼前一亮，但实际上没有什么激动人心的故事情节。
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广告公司是怎样制订计划的？它们运用多媒体演示效果，和着动听的音乐和动感的视频，说着时下流行的广告语。它们会让听众对他们的计划满怀信心，立即签约。即使这种营销效果在后台不能清楚地计算出来也没有关系，因为听众已经被广告公司带入一场视觉享受的盛宴中了。
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我们不能指责广告公司（发那些垃圾信件），相反，我们还要赞扬它们。广告并不像其他活动那样可以衡量效果，但是广告还是要消耗掉公司很大一笔开支。部分原因是因为广告行业有能力吸引投资方的注意力。广告公司能够完全地理解和利用沟通能力与演示技巧。如果想要成为优秀的分析专家，我们可以从广告公司的身上学到很多东西。试想一下，如果活动效果可以准确衡量，再配以有效的分析，以及广告活动在商业活动中注入的兴奋度，这样的项目该有多牛。
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8.4.5 直觉
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直觉是最难定义的特质了。如果看不到他们的行为，很难判断一个人的直觉怎么样。我们说的直觉，就是分析专家对下一步要做什么的感觉。遇到障碍时，分析专家会坐下来冷静地分析，他们会找出可以采取的A、B、C、D四种措施。他们的选择有多准确？他们是不是有很好的直觉，可以使这些方向逐步实现？他们的选择是不是大多情况下都成功了？在最后制订出计划前，他们是不是已经被各种选择搞得手忙脚乱？优秀的分析专家会用一种不可思议的能力选择一条好的道路。
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我推荐你们读一读这本书，Daniel H. Pink（Riverhead Trade，2006）的《A Whole New Mind》。这本书总结了一些非常有趣的观点，从技术如何帮助人们在该领域获得成功，到我们之前所谈到的多种特质。Pink的书从更广泛的角度讨论了我们刚才讨论过的一些主题。
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从许多方面来讲，直觉都是一种与生俱来的技能。但直觉还是可以调整和培养的。最终，直觉融合了以往类似问题的解决方法与经验。直觉是以这些方法和经验作为基础的，保持足够明智的态度，弄清楚何时可以再次应用以往的经验，何时可以做适当的调整以适应新的情况。
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好的直觉是成为优秀分析专家的决定性因素，但我们在面试的时候很难判断出一个人的直觉。一些我们认为可以使用的标准可能并不是人力资源的评判标准，因为这些标准太过于主观。经过一段时日，根据分析专家们的表现和处理问题的方法，我们自然就能看出来他们究竟是不是有好的直觉。
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是艺术还是科学
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本章要表达的一个主题是，分析不止是科学，还是一门艺术。优秀的分析是可靠的科学加上艺术的神来之笔。分析的艺术在于弄清楚如何处理非常规的问题，如何组织一场激动人心的演讲，如何用最好的方式来解释我们的分析成果。优秀的分析专家必须既有科学素养，又有艺术细胞，他们不但是科学家还是艺术家！
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聚类分析是一种模型分群算法，下面我们来看一个聚类分析的例子。还没有哪种简单的并被大家广泛认可的度量方法，可以像聚类分析这样方便地找出正确的答案。分群建模方法真的是一门艺术。经常使用分群模型的分析专家都有自己的搜索原则。比如我使用这种模型的时候就有自己的操作流程。我知道自己要往哪儿去，我要找的是哪种模式。但是，我很难给别人讲清楚这一点。同样，其他人也无法向我解释清楚他们的方法。每个分析专家都有自己进行分群模型分析方法，这些方法对于他们来说就是艺术。
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信任对于分析专家的工作至关重要，这个观点正在逐渐被人们所接受。面对需要很多艺术处理的分析数据，信任就变得更加重要了。如果没有什么指标可以清楚地告诉我们要做何选择，业务投资方就必须得相信分析专家的直觉，相信他们的艺术处理方法。获得这种程度的信任需要跨越相当大的一步，需要很长时间才能建立起这种信任关系。优秀的分析专家会花时间来建立这种信任，他们愿意成为业务伙伴可以信赖的顾问。
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以艺术家身份出现的分析专家
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不同的画家面对同一处风景，他们可以使用完全不同的技法但都画出了引人入胜的作品。不同的分析专家也可以使用完全不同的方法来做分析，这就是分析本身的艺术性。有些算法本身没有多少艺术处理的余地，但保持艺术的态度肯定可以更好地支撑决策、定义问题、设计分析方法，以及根据手头数据得到解决方案。优秀的分析专家既是艺术家又是科学家。
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最近，分析圈子里面最火的话题是公司中数据科学家所扮演的角色。正如本章之前讲述的那样，数据科学家做的事情与高级分析专家做的事情本质上并没有太多不同。传统意义上的分析专家如果想要变成数据科学家，需要掌握类似MapReduce的这类工具，但学习新工具对于分析专家来说并不算是新事物。数据科学家的工具箱里有新的工具吗？答案是肯定的。他们会有完全不同的分析意图吗？答案是否定的。
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和数据科学家这个概念同样重要的是，我们要把分析专家看成是使用数据的艺术家。他们是要深入挖掘公司数据的人，他们也要用优雅的有吸引力的方法来创造性地利用数据解决问题。就像画家可以挥洒颜料作画来装饰墙面一样，数据艺术家们也可以把数据变成业务问题的解决方案。
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优秀的分析专家既是艺术家又是科学家。同时拥有两种本领，当然比只拥护有一种技能要强。如果你怀疑这种说法，问问你认识的那些优秀的分析专家，他们的技能和兴趣是什么。你会惊讶地发现他们还有音乐、美术和其他需要创造力的领域的才能，而我们以前并不知道他们还有这些才能。
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8.5 分析认证有意义吗，还是干扰视听的噪音
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近来关于开发分析专家认证项目的讨论多了起来。这类认证从概念上讲和注册会计师认证（CPA）以及理财规划师认证（CFP）没有什么不同。分析专家这种职业有必要发起认证项目，好让用人单位可以评估哪些人满足了最低用人门槛吗？
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我曾经读到过有一些组织想要开发这类认证项目，也参与讨论过一些很酷的想法。最大的挑战在于要确切地弄清楚需要测试的内容。如若想要识别优秀的分析专家，我们前面已经很细致地讲过，技术敏感度很容易测试，但单纯参考关于技术的评价就是一种赌注。判断一个人是否会写程序或者能够理解线性回归方法背后的假设，这些并不困难。但是，创造力要怎么测试？直觉要怎么测试？商业头脑要怎么测试？演讲能力和沟通技巧要怎么测试？分析场景下的这些特质要怎么测试？这些方面要困难得多。
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让分析专家展示他们有能力也有意愿通过类似的考试，当然也不错。问题是任何从成本和有效性方面制订的认证都会主要侧重于对技术能力的考察。虽然这类考试会变成赌注筹码，但至少能证明一个人是否有技术能力，以及是否有足够的意愿去考取认证证书。但我们在这些技术能力的基础上，还得弄清楚他们是否还具备了我们所需要的其他能力，例如创造力。以这种方式来考虑问题，认证项目就是好事情。如果只是作为一种指标或者标准，认证项目将无法满足我们的需要。
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